如何将 Pandas DataFrame 加载到 TensorFlow 中以进行高效的批量训练？
How to load a Pandas DataFrame into TensorFlow for efficient batch training?
更具体地说，我想从该 DataFrame 加载不同特征组的批次，但我不知道该怎么做！
假设我有一个包含特征 A、B 和 C 的 DataFrame。
我的 TensorFlow 代码中有一个 batch_size x 1 张量的占位符，它应该代表特征 A，而我的 TensorFlow 代码中的另一个占位符是 batch_size x 2 张量，它应该代表特征 A代表两个特征 B 和 C.
当然，我可以遍历 Pandas DataFrame 并使用 feed_dict 进行批量训练，但那样效率很低。
如何将 DataFrame 加载到 TensorFlow 的高效数据处理管道中，以便我可以根据需要将其输入占位符 1 和占位符 2？
根据 TensorFlow 2.0 文档，建议使用：tf.data.Dataset.from_tensor_slices.
完整教程可在此处获取：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/pandas_dataframe
注意：您可能需要重构代码，因为 tf.placeholder() 与 eager execution 不兼容。我个人会从我的代码库中完全删除它。
更具体地说，我想从该 DataFrame 加载不同特征组的批次，但我不知道该怎么做！
假设我有一个包含特征 A、B 和 C 的 DataFrame。
我的 TensorFlow 代码中有一个 batch_size x 1 张量的占位符，它应该代表特征 A，而我的 TensorFlow 代码中的另一个占位符是 batch_size x 2 张量，它应该代表特征 A代表两个特征 B 和 C.
当然，我可以遍历 Pandas DataFrame 并使用 feed_dict 进行批量训练，但那样效率很低。
如何将 DataFrame 加载到 TensorFlow 的高效数据处理管道中，以便我可以根据需要将其输入占位符 1 和占位符 2？
根据 TensorFlow 2.0 文档，建议使用：tf.data.Dataset.from_tensor_slices.
完整教程可在此处获取：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/pandas_dataframe
注意：您可能需要重构代码，因为 tf.placeholder() 与 eager execution 不兼容。我个人会从我的代码库中完全删除它。